HDU1564 Play a game

本文探讨了一种两人游戏策略问题,通过分析不同规模的方格阵,得出先手玩家获胜条件与方格数量奇偶性的关联。采用递推方法,解决了石头移动游戏中先手和后手胜负问题。

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题目意思是两个人玩游戏,给一个n*n 的方格阵,要求把石头从第一个格子起竖或横移动到相邻的一个没到过的格子,问先手赢还是后手赢。
这道题开始好像没什么思路,就从必胜状态和必败状态,就从n=3、n=4这样的开始分析,假设第一个格子是必胜或者必败状态,结果发现这样一看好像是可以由小到大递推的,再好好看一下格子的分布情况,发现跟奇偶性有关,就做出来了。

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using namespace std;
typedef long long ll;
int main()
{
    int n;
    while (scanf ("%d",&n)!=EOF){
        if (n==0) break;
        if (n%2==1) printf("ailyanlu\n");
        else printf("8600\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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